成本、數(shù)據(jù)隱私和性能問題讓IT高管開始重新評估多租戶公有云服務應該包含哪些內(nèi)容。

過去幾年，企業(yè)一直努力盡快地把盡可能多的資源轉(zhuǎn)移到公有云，最大限度上減少資本支出并節(jié)省資金。然而，CIO們越來越多地審查這些投資，這真的能提高生產(chǎn)力并降低成本嗎？

Forrester首席分析師Tracy Woo表示：“在涌向公有云的過程中，很多人并沒有考慮定價問題?！睂τ谝恍┙M織來說，年度云支出在大幅增加?！霸朴嬎阒С霾粩嘣黾?，而預算卻在緊縮，所以他們在問到底發(fā)生了什么，我們?nèi)绾尾拍芘まD(zhuǎn)局面?！?/p>

Reinsurance Group of America (RGA)高級副總裁、首席技術(shù)官Ron Hollowell表示，2025年的計劃是通過完善跨私有云和公有云的工作接收、分配標準和實施實踐流程，專注于合理調(diào)整公有云的規(guī)模。他說：“費用優(yōu)化和明確定義的工作負載選擇標準，將決定哪些應用到公有云，哪些應用到私有云。”

作為軟件公司Endava的云功能副總裁，Radu Vunvulea為很多大型企業(yè)的CIO提供咨詢。他說：“今年，我們將更多地討論混合云、多云和本地部署，”其中的原因包括成本高于預期，但也包括性能和延遲問題；安全、數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)性問題；以及影響數(shù)據(jù)定位、傳輸和處理位置的區(qū)域數(shù)字主權(quán)法規(guī)。

“利用私有云而非公有云的主要驅(qū)動因素是成本，”Hollowell說。他認為，公有云對于季節(jié)性或突發(fā)性的、按需的工作負載而言最具成本效益?！皩τ谌萘啃枨笠恢滦愿叩墓ぷ髫撦d來說，私有云和固定容量解決方案的經(jīng)濟性可能更具吸引力?！?/p>

對于其他很多CIO來說，主要動機也是成本，Vunvulea說。雖然Endava的企業(yè)級系統(tǒng)中有多達80%的部分或全部都是使用公有云的，但其中約60%的公司正在遷移回至少一個系統(tǒng)?！拔覀冋J為這更像是一種趨勢，”他說。

這些工作負載去哪了？Woo說：“人們重新關(guān)注本地環(huán)境、本地私有云、或者托管私有云與公有云，尤其是當數(shù)據(jù)密集型工作負載——例如生成式AI——開始大幅推高云計算支出時。通過將應用遷移回本地，或使用本地或托管私有云服務，CIO可以避免多租戶，同時確保數(shù)據(jù)隱私?！边@就是為什么Forrester預測有五分之四所謂的云計算領(lǐng)導者今年將增加20%的私有云投資的原因之一。

話雖如此，2025年不僅僅是關(guān)于回流?！坝捎谏墒紸I、成本、主權(quán)問題和性能要求，私有云投資正在增加，但公有云投資也在增加，因為采用率提高、生成式AI服務、基礎(chǔ)設(shè)施占用空間減少、新增基礎(chǔ)設(shè)施等等因素，”Woo說。

公有云的隱性成本

St. Jude’s Research Hospital的高級副總裁兼首席信息官Keith Perry表示，對該醫(yī)院來說，公有云是一種將知識傳遞到目前不屬于其生態(tài)系統(tǒng)的研究人員手中的一種好方法。該醫(yī)院使用本地超級計算機來生成大量研究數(shù)據(jù)，而將這些數(shù)據(jù)移入和移出公有云可能是成本很高的。他說：“學術(shù)界希望數(shù)據(jù)在位置上接近高性能計算資源，因此他們經(jīng)常為這些出口費用而苦惱。”

但數(shù)據(jù)密集型工作負載的成本可能很高，尤其是在需要持續(xù)的、高計算的情況下?！傲硪粋€驅(qū)動因素是數(shù)據(jù)移動，不僅在金錢方面，還有性能方面，因此，我們會仔細管理數(shù)據(jù)生命周期，以盡量減少云之間的傳輸?！?/p>

Woo補充說，對于數(shù)據(jù)密集型工作負載，公有云的成本很高，因為組織需要為存儲的數(shù)據(jù)和在可用區(qū)、區(qū)域和云之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)付費。廠商還會對離開和進入給定可用區(qū)的數(shù)據(jù)收取出口費?！耙虼耍瑢τ诳捎脜^(qū)之間的傳輸，你實際上被收了兩次費用，這些隱藏的傳輸費用可能會累積起來?！盫unvulea表示，數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀?，尤其是以PB為單位的成本很高，而且數(shù)據(jù)傳輸和同步可能很復雜?！拔覀円呀?jīng)看到一些AI項目，其中大約45%的云成本是通過將數(shù)據(jù)從公有云移動到另一個位置而產(chǎn)生的，如果你把整個系統(tǒng)與服務所需的一切整合到一起，你得到的解決方案的成本可能會比最初估計的要高出三到四倍?！?/p>

例如，那些使用Open AI構(gòu)建AI解決方案的組織，需要考慮的不僅僅是AI服務，還需要一個存儲庫來保護機密數(shù)據(jù)，以及定義和配置安全設(shè)備和策略，以確保只有合格的人員和服務才允許訪問。安全存儲以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、審計和合規(guī)層都增加了系統(tǒng)的復雜性，圍繞AI服務，你需要構(gòu)建一個解決方案，其中包含另外10到12個不同的云服務，以滿足企業(yè)系統(tǒng)的需求。

礦業(yè)公司Mosaic Company的首席信息官Jeff Wysocki承認很擔憂這些預算超支，但他表示，CIO也許可以與他們的公有云提供商合作，控制這些成本。例如，Mosaic最近為微軟Bing平臺上的采礦業(yè)務創(chuàng)建了一個數(shù)據(jù)密集型的Mosaic GPT安全模型，而且即將在試點中推出該模型，其中包含了Mosaic多年來在模型中積累的安全信息，因此在采礦現(xiàn)場工作的承包商可以輸入有關(guān)安全的問題，了解如何處理特定情況。

“我們對架構(gòu)進行了改進，以解決成本問題，”他說。Mosaic團隊如何構(gòu)建模型，以及微軟如何設(shè)計解決方案，有助于將項目控制在預算之內(nèi)?！拔覀兣c微軟一起進行了一些更改，以將成本降低到我們認為合理的范圍?！?/p>

Wysocki說，Mosaic的ERP系統(tǒng)最初駐留在私有云中，但現(xiàn)在在SAP是運行在私有云中的。但他補充說，一些服務器將始終位于本地，這不太可能改變，但可能會有具有云同步功能的邊緣服務器解決方案?！拔艺J為這種情況不會比現(xiàn)在的情況有太大變化?！痹摴?0%到85%的IT運營都是在云端的，他預計這種狀況將持續(xù)下去。

AI項目可能會超出預算

由于AI和機器學習是數(shù)據(jù)密集型的，這些項目可能會大大增加云成本。Gartner云、邊緣和AI基礎(chǔ)設(shè)施服務和技術(shù)副總裁Sid Nag表示，在使用ChatGPT 3.5和4.0等更大型基礎(chǔ)模型時，企業(yè)組織別無選擇，因為所需的計算能力規(guī)模太高，無法在內(nèi)部復制。

然而Gartner預測，到2027年，企業(yè)使用的新一代AI大型語言模型中有50%多將是針對特定行業(yè)的，這些將是從非常大規(guī)模的通用基礎(chǔ)模型中分離出來的小得多的模型，可以運行在其他地方。即使企業(yè)組織使用RedHat InstructLab等工具用公司特定數(shù)據(jù)增強這些行業(yè)特定模型，相比之下仍然是很小的。Nag說：“行業(yè)特定模型……需要更少的資源來訓練，因此可以運行在本地、私有云或托管的私有云基礎(chǔ)設(shè)施中?！?/p>

但是Vunvulea說，訓練或優(yōu)化模型所需的計算能力和基礎(chǔ)設(shè)施并不容易在本地找到或購買到?！坝嬎阈枨笫亲钪匾囊蛩刂?，”幸運的是，云廠商還提供現(xiàn)成的AI平臺，企業(yè)可以使用這些平臺根據(jù)自己的數(shù)據(jù)進行模型訓練?！耙虼?，即使你決定在本地運行系統(tǒng)，也不需要配置它?！?/p>

但你應該這樣做嗎？Nag說：“我會謹慎選擇私有云托管或本地，除非有令人信服的理由，否則決策者拒絕回到資本支出時代的想法?！?/p>

Vunvulea表示，云廠商會繼續(xù)提供更多的AI和ML服務，作為他們平臺即服務產(chǎn)品中的一個組成部分。你可以從預訓練模型開始，使用自己的數(shù)據(jù)，然后就可以毫無問題地使用這項服務了。“我們即將看到，公有云廠商提供的模型已經(jīng)足夠成熟，可以滿足大多數(shù)公司90%的標準需求。”是否使用這些服務的問題將歸結(jié)為成本問題：這些數(shù)字對你的業(yè)務模式來說是否合理？

價格低廉但表現(xiàn)不佳

Woo表示，起初CIO們專注于降低成本，但這并不總是與性能考慮或最終目標相一致的。即使公有云是成本較低的選擇，如果考慮到潛在的延遲或其他性能問題，也可能不是最合適的選擇。Vunvulea表示，對于那些無法容忍延遲的行業(yè)（例如支付處理和金融服務）來說，情況尤其如此。

Perry說：“生成數(shù)據(jù)的儀器和處理數(shù)據(jù)的計算能力之間的延遲，是確定數(shù)據(jù)位置的重要變量?！痹谀承┣闆r下，這種儀器需要幾乎即時連接到高性能計算資源?！坝捎谘芯績x器與我們本地的高性能計算機和公有云之間存在延遲，所以使用公有云執(zhí)行實時檢查是沒有意義的?！彼f，隨著越來越多的公有云超大規(guī)模企業(yè)構(gòu)建了能夠處理高性能計算的大規(guī)模GPU集群，你還必須考慮成本因素。

如果價格合適，基因組測序是一個將部分處理從本地超級計算機轉(zhuǎn)移到公有云可能很有意義的領(lǐng)域。Perry表示，隨著時間的推移，與基因組測序相關(guān)的一些工作流程會變得標準化。在這些情況下，根據(jù)成本優(yōu)化管道進行擴展并在云中運行它們可能更有意義。他說：“我們致力于將部分基因組測序流程遷移到云端，以釋放本地高性能計算的周期?！?/p>

性能當然很重要，但并不是選擇是否在公有云中托管應用的決定性因素——除了一些在Mosaic采礦作業(yè)站點的邊緣服務器上運行的應用，Wysocki說。“對于我們來說，始終需要邊緣計算，這些計算需要在設(shè)備上或設(shè)備附近才是有效的?！?/p>

位置問題

“安全、隱私和成本是我們考慮的三個主要因素，”Wysocki補充說。但到目前為止，安全和隱私并不是公有云服務的主要問題。

Hollowell表示，Reinsurance Group of America對公有云服務的安全性很滿意?！拔覀冋谕ㄟ^AWS Bedrock服務利用Anthropic、Mitral和其他公司的基礎(chǔ)模型，該服務提供了數(shù)據(jù)隔離和安全性，”這讓企業(yè)能夠在安全環(huán)境中提供類似ChatGPT的功能。

但Woo表示，另一個問題是數(shù)字主權(quán)。在有嚴格本地化規(guī)則的國家，公有云可能行不通?！澳憧梢赃x擇本地私有云或托管私有云，由你或他人管理，無論哪種方式，你都可以控制數(shù)據(jù)的存放位置?！?/p>

但監(jiān)管環(huán)境并不是唯一因素，Hollowell表示。“在某些地區(qū)，數(shù)據(jù)本地化和隱私要求直接納入到客戶合同中。”在這種情況下，私有云可能提供更靈活的解決方案。因此，對于在多個國家/地區(qū)運營的大型組織而言，本地和云的混合方法是最佳選擇，Vunvulea表示。至于區(qū)域法規(guī)，公有云提供商的選擇很重要?！袄?，如果你想在中東特定位置運行工作負載，Oracle云是最佳的選擇之一，”他說，每個國家或地區(qū)在處理數(shù)據(jù)方面都有自己的法規(guī)。沒有一家云提供商在所有這些國家都有業(yè)務，但Oracle在這些國家或地區(qū)擁有巨大的影響力，因此你可以與Oracle和其他云廠商合作運行本地工作負載。

但Hollowell表示，混合云也有缺點。他說：“在公有云和混合云環(huán)境中管理大型數(shù)據(jù)集的互操作性和性能，仍然是需要解決的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。”

保持靈活性，隨時準備調(diào)整

展望未來，Hollowell表示，“我們的戰(zhàn)略意圖是通過不斷發(fā)展的新功能業(yè)務需求，結(jié)合自然的應用生命周期管理實踐來評估托管決策，而不是簡單地將所有內(nèi)容遷移到公有云?！本哂幸恢氯萘啃枨笄铱梢酝ㄟ^傳統(tǒng)融合型基礎(chǔ)設(shè)施滿足的應用，將運行在私有云中，而那些不始終需要高計算的應用仍將是公有云的候選者。

對于Perry來說，為組織的應用構(gòu)建正確的IT基礎(chǔ)設(shè)施，就是要使用正確的建筑材料?！肮性浦皇俏覀儤?gòu)建架構(gòu)解決方案所需的材料之一，你必須取得適當?shù)钠胶??！?/p>

遺憾的是，優(yōu)化本地環(huán)境、私有云和公有云服務的組合，是一個不斷變化的目標。Perry說：“我不能說一切都在正確的位置，因為技術(shù)是不斷發(fā)展的。”他建議，云技術(shù)總是在變化，所以要做好準備，能夠與時俱進。確保擁有正確的工具來做到這一點非常重要，因為你今天擁有的工具可能不是你明天需要的工具。

Vunvulea表示，隨著技術(shù)進步，需要做出改變，這也是你應該避免廠商鎖定的原因之一。這是一個難題，因為要以最優(yōu)化的方式運行云工作負載，你可能需要使用廠商最先進的專有功能。

但他說，最終你希望避免鎖定，以便能夠更輕松地在本地環(huán)境、公有云和私有云之間移動。